高级数据分析师工作的基本职责(推荐6篇)

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1.应用分析建模、机器学习、文本挖掘等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在关系等;

2.进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

3.完成数据分析报告、建模报告、数据报表项目相关文档工作;

4.负责公司数据分析与挖掘项目的算法设计、开发及评估等工作。

任职要求：

1.计算机、统计、数学等相关专业毕业，3年工作经验以上;

2.能够利用工具进行筛选、合并、匹配等数据处理;

3.有数据分析、编制数据报表和编写数据分析报告等相关实践经验优先;

4.熟悉使用SASS、SPSS的使用。

高级数据分析师工作的基本职责 (二)

职责：

1、 负责搭建数据模型，分析业务变化趋势，用数据驱动产品改进、业务发展，有互联网产品GrowthHacker相关运营经验，有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索，深入数据，对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求，通过数据挖掘分析商业前景和商业价值，为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法，不断迭代 A/B测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ，持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具，提升业务效率。

任职要求：

1、 本科或以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业，熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验，参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作，有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术，或者其他大规模数据处理经验，熟练使用java/Pathan/SQL /Hadoop/Hive/Impala/Spark/MPI等语言;

高级数据分析师工作的基本职责 (三)

职责：

1、负责新媒体广告投放效果分析工作;

2、负责公司会员客户各种属性与行为的分析工作;

3、负责会员销售中心会员数据的挖掘、分配、与回收工作;

4、负责电商部各种销售日报、月服的处理;

5、完成上级领导交办的其他工作。

岗位要求：

1、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历，有一年以上相关工作经验;

2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;

3、掌握用其本SQL语句的使用，可以用SQL进行数据库相关查询;

4、熟练操作office软件，熟练掌握EXCEL表的大部分统计功能。

高级数据分析师工作的基本职责 (四)

职责:

1. 负责金融领域的大数据应用，利用机器学习建立金融行业数据模型，包括特征工程、数据建模、模型测试评估及模型应用等工作;

2. 建立高价值客户挖掘模型、产品2024模型、RFM模型、流失预测等业务模型，基于模型结果提升客户业务价值;

3. 根据一方和三方数据源，对数据进行甄别、清洗和整合;

任职资格:

1. 本科及以上学历，具有统计、数学、计算机类专业背景，有金融行业建模经验优先;

2. 熟悉Python/R/SAS，至少3年以上数据挖掘工作经验，至少亲身完成一个中大型建模项目;

3. 熟悉各类机器学习算法，包括分类、逻辑回归、XGBoot、随机森林等，精通有监督式学习，无监督式学习，并使用最优化理论提升模型性能;

4. 自我驱动能力很强，积极学习能力较强，善于沟通，团队协作能力优秀;

5. 对银行业务特别是零售银行、风控业务了解优先

高级数据分析师工作的基本职责 (五)

职责：

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(Business Discovery)以及信息探索(Information Discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求：

1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉R、Python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类AI/BI项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/AI/BI等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解BI系统建设各层面，对BI建设思路和建设方向有清晰的认识，至少熟悉一种设计工具进行ETL，如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等;

9、能够熟练的使用Kettle等开源ETL工具进行开发者优先;

10、熟悉linux，使用Shell， python脚本经验优先;

12、熟悉Hadoop/Spark生态系统，例如Hive、Hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

高级数据分析师工作的基本职责 (六)

职责：

1、负责日常销售和运营端数据分析，能快速响应业务端需求，进行数据的梳理2024